from functools import reduce


# python3 中 reduce 函数已经移到了functools 包中，使用需要应用 functools 包

class Perceptron(object):
    def __init__(self, input_num, activator):
        '''
        初始化感知器，设置输入参数的个数，以及激活函数
        激活函数类型为double -> double
        '''
        self.activator = activator

        # 权重项初始化为0
        self.weights = [0.0 for _ in range(input_num)]

        # 偏置项初始化为0
        self.bias = 0.0

    def __str__(self):
        '''
        :return:打印学习到的权重，偏置项
        '''
        return 'weights\t:%s\n' \
               'bias\t:%f\n' % (self.weights, self.bias)

    def predict(self, input_vec):
        '''
        :param input_vec: 输入向量
        :return: 感知器判断结果
        '''

        # 使用 zip 函数把 input_vec 和 weights 打包在一起
        # 变成[(x1,w1),(x2,w2)...] 形式的元组列表
        # 利用map函数计算[x1*w1, x2*w2, ...]
        # 最后利用reduce求和 (((x1*w1 + x2*w2) + x3*w3)+... + xn*wn) + self.bais

        # zip(input_vec, self.weights)

        return self.activator(
            reduce(lambda a, b: a + b,
                   # ”tuple parameter unpacking is not supported in python3”
                   # lambda (x, y): x + y well be tanslated into lambda x_w: x_w[0]* x_w[1]
                   map(lambda x_w: x_w[0] * x_w[1],  # 得到[x1*w1, x2*w2, ...]
                       zip(input_vec, self.weights))  # 得到[(x1,w1),(x2,w2)...]
                   , 0.0) + self.bias)  # 0.0只是起到转换为double的作用，没有其他用途

    def _update_weights(self, input_vec, output, label, rate):
        '''
        按照感知器的规则更新权重 即：wi <- wi + \Delta wi
        :param input_vec: 输入的向量
        :param output: 感知器在未更新权重前情况下的计算输出值 \Delta wi = reta (label - output) * input_vec[i]
        :param label: 标签，即正确的结果
        :param rate: 学习的速率常数
        :return:
        '''

        delta = label - output
        self.weights = map(lambda x_w: x_w[1] + rate * delta * x_w[0], zip(input_vec, self.weights))
        # 更新bias
        self.bias += rate * delta

    def _one_iteration(self, input_vecs, labels, rate):
        '''
        迭代一次，将所有的数据训练一遍
        :param input_vecs: 训练数据集类似于 [[1,1], [0,0], [1,0], [0,1]]
        :param labels: 训练样本的实际值t, 一般称为label 类似于 [1, 0, 0, 0]
        :param rate: 学习的速率常数
        :return:
        '''

        # 把输入和输出打包在一起，成为样本的列表[(input_vec, label), ...]
        # 而每个训练样本是(input_vec, label)
        samples = zip(input_vecs, labels)
        # 对每个样本，按照感知器规则更新权重
        for (input_vec, label) in samples:
            # 计算感知器在当前权重下的输出
            output = self.predict(input_vec)
            # 更新权重
            self._update_weights(input_vec, output, label, rate)

    def train(self, input_vecs, labels, iteration, rate):
        '''
        输入训练数据：一组向量、与每个向量对应的label；以及训练轮数、学习率
        '''
        for i in range(iteration):
            self._one_iteration(input_vecs, labels, rate)



def f(x):
    '''
    定义激活函数f
    '''
    return 1 if x > 0 else 0

def get_training_dataset():
    '''
    基于and真值表构建训练数据
    '''
    # 构建训练数据
    # 输入向量列表
    input_vecs = [[1,1], [0,0], [1,0], [0,1]]
    # 期望的输出列表，注意要与输入一一对应
    # [1,1] -> 1, [0,0] -> 0, [1,0] -> 0, [0,1] -> 0
    labels = [1, 0, 0, 0]
    return input_vecs, labels

def train_and_perceptron(iteration = 10, rate = 0.1):
    '''
    使用and真值表训练感知器
    '''
    # 创建感知器，输入参数个数为2（因为and是二元函数），激活函数为f
    p = Perceptron(2, f)
    # 训练，迭代10轮, 学习速率为0.1
    input_vecs, labels = get_training_dataset()
    p.train(input_vecs, labels, iteration, rate)
    #返回训练好的感知器
    return p

if __name__ == '__main__':
    # 训练and感知器
    and_perception = train_and_perceptron()
    # 打印训练获得的权重
    print (and_perception)
    # 测试
    print ('1 and 1 = %d' % and_perception.predict([1, 1]))
    print ('0 and 0 = %d' % and_perception.predict([0, 0]))
    print ('1 and 0 = %d' % and_perception.predict([1, 0]))
    print ('0 and 1 = %d' % and_perception.predict([0, 1]))